Domande taggate «cross-validation»

Si riferisce a procedure generali che tentano di determinare la generalizzabilità di un risultato statistico. La convalida incrociata si presenta frequentemente nel contesto della valutazione del modo in cui un particolare modello si adatta predice le osservazioni future. I metodi per la convalida incrociata di solito implicano il trattenere un sottoinsieme casuale dei dati durante l'adattamento del modello e quantificare l'accuratezza di previsione dei dati trattenuti e ripetere questo processo per ottenere una misura dell'accuratezza della previsione.

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Perché xgboost è molto più veloce di sklearn GradientBoostingClassifier?
Sto cercando di formare un modello di aumento gradiente su 50.000 esempi con 100 funzioni numeriche. XGBClassifiergestisce 500 alberi entro 43 secondi sulla mia macchina, mentre GradientBoostingClassifiergestisce solo 10 alberi (!) in 1 minuto e 2 secondi :( Non mi sono preoccupato di provare a far crescere 500 alberi perché …
29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 
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Come utilizzare l'output di GridSearch?
Attualmente sto lavorando con Python e Scikit per imparare a fini di classificazione, e facendo alcune letture su GridSearch ho pensato che questo fosse un ottimo modo per ottimizzare i miei parametri di stima per ottenere i migliori risultati. La mia metodologia è questa: Dividi i miei dati in allenamento …
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Qual è la differenza tra bootstrap e validazione incrociata?
Ho usato la validazione incrociata di K-fold per una solida valutazione dei miei modelli di apprendimento automatico. Ma sono consapevole dell'esistenza del metodo di bootstrap anche per questo scopo. Tuttavia, non riesco a vedere la differenza principale tra loro in termini di stima delle prestazioni. A mio avviso, il bootstrap …
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ingrandisci la mappa di calore dei nati marini
Creo un corr()df da un df originale. Il corr()df è venuto fuori 70 X 70 ed è impossibile visualizzare il heatmap ... sns.heatmap(df). Se provo a visualizzare il corr = df.corr(), la tabella non si adatta allo schermo e posso vedere tutte le correlazioni. È un modo per stampare l'intero …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 
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Quante celle LSTM dovrei usare?
Esistono delle regole empiriche (o regole effettive) relative alla quantità minima, massima e "ragionevole" di celle LSTM che dovrei usare? In particolare mi riferisco a BasicLSTMCell di TensorFlow e num_unitsproprietà. Si prega di supporre che ho un problema di classificazione definito da: t - number of time steps n - …
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Relazione tra convoluzione in matematica e CNN
Ho letto la spiegazione della convoluzione e la capisco fino a un certo punto. Qualcuno può aiutarmi a capire come questa operazione si collega alla convoluzione nelle reti neurali convoluzionali? È una funzione simile a un filtro gche applica peso?
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Come fare il prodotto interno in lotti a Tensorflow?
Ho due tensori a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Voglio fare un prodotto interno per ogni coppia nel lotto, generando c:[batch_size, 1], dove c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Come?
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